package collection;

import java.util.HashMap;

public class TheHashMap {
    public static void main(String[] args) {
        HashMap<Integer, String> map = new HashMap<>();
        map.put(1, "one");
        map.put(2, "two");
        map.put(1, "three");
        System.out.println(map);
    }

    /*
        hash：键 key 的哈希值（经过扰动处理后的值，减少哈希冲突）。
        key：要插入的键。
        value：要插入的值。
        onlyIfAbsent：若为 true，则仅当键不存在时才插入（不覆盖已有值）；若为 false，则覆盖已有值。
        evict：用于 LinkedHashMap 的回调标记（是否允许 "驱逐" 旧元素，HashMap 中未实际使用）。

      final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        HashMap.Node<K,V>[] tab; HashMap.Node<K,V> p; int n, i;
        //  初始化哈希表（若未初始化）
        //  table 是 HashMap 存储数据的底层数组（哈希表），类型为 Node<K,V>[]（链表节点数组）。
        //  若 table 为 null 或长度为 0（未初始化），则调用 resize() 方法初始化哈希表，返回初始化后的数组长度 n。
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //  计算索引并处理 "无哈希冲突" 的情况
        //  计算键在哈希表中的索引 i：i = (n - 1) & hash（利用按位与运算快速计算索引，等价于 hash % n，但效率更高，要求 n 为 2 的幂）。
        //  若索引 i 位置的节点 p 为 null（该位置无数据，无哈希冲突），则直接在该位置新建节点 newNode(...)，插入键值对。
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {  //  处理 "哈希冲突" 的情况（索引 i 位置已有节点）
            HashMap.Node<K,V> e; K k;
            情况 1：当前节点 p 与插入的键 "相等"（直接更新值）
            if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            情况 2：当前节点 p 是红黑树节点（在红黑树中插入 / 更新）
            else if (p instanceof HashMap.TreeNode)
                e = ((HashMap.TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            情况 3：当前节点 p 是链表节点（遍历链表处理）
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {  // 遍历到链表末尾
                        p.next = newNode(hash, key, value, null); // 插入新节点
                        //  插入后若链表长度达到 TREEIFY_THRESHOLD（默认 8），调用 treeifyBin 将链表转为红黑树（优化查询效率）。
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // 遍历中找到相同的键，跳出循环
                    if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            //  处理 "键已存在" 的情况（更新值）
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)  // 根据 onlyIfAbsent 决定是否更新
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e); // 回调方法（LinkedHashMap 用，记录访问顺序）
                return oldValue;    // 返回旧值
            }
        }
        //  处理 "新插入节点" 的后续操作（扩容等）
        ++modCount;// 记录修改次数（用于迭代器快速失败）
        if (++size > threshold)// 若键值对数量超过阈值，触发扩容
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);// 回调方法（LinkedHashMap 用，可能驱逐旧元素）
        return null;
    }
    putVal 是 HashMap 插入键值对的核心逻辑，主要流程为：
        初始化哈希表（若未初始化）。
        计算索引，无冲突则直接插入。
        有冲突则分链表 / 红黑树处理，查找是否存在相同键。
        存在相同键则更新值，否则插入新节点（链表过长时转红黑树）。
        插入后检查是否需要扩容，并维护修改次数等状态。
    整个过程兼顾了效率（哈希计算、快速索引）和冲突处理（链表 + 红黑树动态转换），是哈希表设计的经典实现。
    */
/*
    final HashMap.Node<K,V>[] resize() {
        HashMap.Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0; // 新的容量、新的阈值
        if (oldCap > 0) {
            // 若旧容量已达最大值（MAXIMUM_CAPACITY = 1<<30）,不再扩容，将阈值设为Integer.MAX_VALUE，返回旧数组。
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            // 否则: 新容量 = 旧容量 × 2（newCap = oldCap << 1）
            //  新阈值 = 旧阈值 × 2（newThr = oldThr << 1）前提是新容量不超过最大值，且旧容量不小于默认初始容量（16）
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                    oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        // 旧数组未初始化，但旧阈值 > 0（oldCap = 0 && oldThr > 0）
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        // 旧数组未初始化，且旧阈值 = 0（oldCap = 0 && oldThr = 0）
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            // 默认负载因子0.75*默认容器大小16 -> 12
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        // 兜底计算新阈值
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            // 如果新的阈值没有超过最大限定，则返回ft,否则返回最大Integer.MAX_VALUE
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                    (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        // 创建新数组并更新哈希表
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        HashMap.Node<K,V>[] newTab = (HashMap.Node<K,V>[])new HashMap.Node[newCap];
        table = newTab;
        // 迁移旧元素到新数组（核心难点）
        // 如果旧数组（oldTab）不为空，需要将其中的元素重新分配到新数组中。
        // 遍历旧数组的每个索引，处理该位置的元素（可能是单个节点、链表或红黑树）：
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                HashMap.Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    // 单个节点（无哈希冲突）
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    // 红黑树节点（TreeNode）
                    else if (e instanceof HashMap.TreeNode)
                        //若节点是红黑树类型（哈希冲突严重，链表已转为红黑树）：
                        //调用 `split()` 方法拆分红黑树，可能将其拆分为两个子树（链表或红黑树），分别放入新数组的对应位置。
                        ((HashMap.TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    // 链表节点（哈希冲突形成的链表）
                    else { // preserve order
                        HashMap.Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        HashMap.Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        HashMap.Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }*/
}
